常见水文模型参数率定演示幻灯片.ppt

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0.7,的不足。,三水源滞后演算模型参数,二、模型参数的性质与约值,CG：,此值一般为0.980.998，相当于汇流时间为50500天。它决定地下水退水的快慢，用枯季资料很容易推求,。,三水源滞后演算模型参数,二、模型参数的性质与约值,C,S,：,CS,的值可以控制洪水的形态，用次洪资料进行推求。,CS,的值在,0.1-0.3,，相当于退水历时约半天，多为陡涨陡落的洪水过程；较为平缓的洪水过程，,CS,的值在,0.6-0.9,，相当于退水历时约,2-10,天。,三水源滞后演算模型参数,二、模型参数的性质与约值,LAG,：,LAG,的值可以控制洪水的推移时间，用次洪资料进行推求。,一般可以根据从造峰降雨落地后到断面出峰的时间来初判。,三水源滞后演算模型参数,三、模型参数的层次与敏感性,三水源蓄满产流模型、滞后演算模型参数,参数分层,参数,敏感参数,独立性,蒸散发计算,K,，,WUM,，,WLM,，,C,K,产流计算,WM,，,B,，,IM,分水源计算,SM,，,EX,，,KG,，,KI,SM,，,KG,KG+KI0.7,汇流计算,CI,，,CG,，,CS,，,LAG,LAG,，,CS,每层中待率定优化的参数不宜多于,2,个，因此要剔除不敏感参数，如,WUM,，,WLM,，,C,EX,CI,等,对于物理意义明确的参数，可以直接确定，如,WM,，,B,，,IM,，,CG,等,对于有约束条件的参数确定一个，另一个即不参与优化，如,KI,二、模型参数的性质与约值,马斯京根河道分段连续演算模型参数,X,：,X值随楔蓄作用的增大而增大。如湖泊、水库，入流影响可忽略，X值接近于零。,如入流和出流影响相等，则,x0.5。,有些河段,出现壅水，倒比降时，,X,值为负值。,二、模型参数的性质与约值,马斯京根河道分段连续演算模型参数,MP,：,子河段数可以根据河道平均汇流时间与计算时段长初估；,通常取整数位。,三、常用洪水预报模型,降雨径流相关图法,Pa,：,前期雨量计算，也称前期影响雨量，是反映土壤湿度的参数。,通常从主汛期开始计算。,P,：,把时段雨量序列变成累积雨量序列。,R,：,由累积净雨转化成时段净雨量序列。,P,Pa,R,关系曲线,三、常用洪水预报模型,降雨径流相关图法,参数文件（PAR）文件标准格式如下：,11201780（,尼尔基）,112017801A P_RZHJR,PARAMETER,1 /查曲线方式代码，等于1表示用累计雨量查曲线，不等于1表示用时段雨量查曲线/,60 /土壤最大初损量Im/,0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8/12个月的土壤含水量日衰减系数KD/,7 /PR曲线条数N/,0 10 20 30 40 50 60 /每条PR曲线对应的Pa值/,10 /每条PR曲线的节点数M/,1 00000000,2203.756.37.691215,。,10 300205215225235245255265,三、常用洪水预报模型,降雨径流相关图法,参数文件（PAR）文件标准格式如下：,11201780（,尼尔基）,112017801A P_RWLL,PARAMETER,1 /,查曲线方式代码，等于,1,表示用累计雨量查曲线，不等于,1,表示用时段雨量查曲线,/,70 /,土壤最大初损量,Im/,0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.85 0.85 0.85 0.85 0.93 0.93 0.93 /12,个月的土壤含水量日衰减系数,KD/,39 /P,pa,R,曲线的节点数,M/,100,212.52,。,3930002917.5,三、常用洪水预报模型,流域汇流经验单位线模型,单位线模型的参数为汇流曲线，为过程变量。汇流曲线由实测资料分析出来，反映了一次洪水过程中影响流域汇流的一切因素。,决定汇流曲线的因素是流域自然地理特性及河槽水力条件。前者可认为保持不变，后者主要为河槽汇流速度及调蓄作用，主要由不同的降雨特性决定。高强度的降雨，净雨汇集快，洪水峰高量大，相应的汇流曲线陡峻，反之，则滞缓；净雨在面上分布不均，汇流曲线也不一样，分布偏下游的由于流程短，调蓄作用小，单位线峰值高，峰现早。,三、常用洪水预报模型,流域汇流经验单位线模型,参数文件（PAR）文件标准格式如下：,11201780（,尼尔基）,112017801A UH_B,PARAMETER,1/,选取所采用的单位线代号,/,1/,单位线总数,/,1/,单位线序号，,1,、,2,、,/,20/,单位线长度,/,0 0 0 190 610 900 950 890 760 560 405 270 170 100 60 40 20 10 5 0,三、常用洪水预报模型,神经网络模型（,BP,模型）,x,1,x,2,x,n,图例,正向传播,反向传播,y,h i j,输入层,隐层 输出层,权值修正,阈值修正,误差,BP,算法原理示意图,基本原理：输入信号从输入层经隐层单元逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将输出信号的误差沿原来的连接通路返回。通过修改各层神经元的权值和阈值，使得网络全局误差信号最小。,模型参数,（,1,）,FORECAST_TYPE,：,BP,模型模拟对象,Q,表示流量，,Z,表示水位,（,2,）,CALIBRATION,：,BP,模型是模拟状态还是预报状态,1,表示模拟状态，,0,表示预报状态,三、常用洪水预报模型,神经网络模型（,BP,模型）,三、常用洪水预报模型,神经网络模型（,BP,模型）,神经网络模型输入输出文件共有,3,个，即,PAR,、,PA,、,OUT,（,1,）参数文件（,PAR,）文件标准格式如下：,!FORECAST_TYPE,为预报输出类型，,Q,表示流量，,Z,表示水位；,INPUT_TYPE,为,dis,文件的类型（流量或水位）,FORECAST_TYPE,为预报文件,dio,的类型；,s1,为估计的预测值为当前样本中最大值的倍数，,s11,；,s2,估计的预测值为当前样本中最小值的倍数，,s21,；,ITER,为模型迭代次数，范围设置为,1000-20000,。,&SETUP_TABLE,INPUT_TYPE=Q,FORECAST_TYPE=Q,s1=1.2,s2=1.,ITER=1500,KKK1=1,KKK2=4,/,（,2,）等时段面雨量输入文件（,PA,）为系统标准格式。,（,3,）等时段水位流量输出文件（,OUT,）为系统标准格式。,三、常用洪水预报模型,神经网络模型（,BP,模型）,神经网络模型主要用于降雨与水位或流量等相关性强且较为单一的流域；,用于参数模拟状态的历史或实时数据尽量涵盖大水年、高洪段信息；,可用于骤发性、短历时、下垫面条件稳定且观测数据不足的山洪、中小河流洪水预报。,谢谢！,